Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2024. ISBN: 978-604-82-8175-5
431
NGHIÊN CỨU CẦU TRONG NỀN KINH TẾ SỐ
Bùi Thị Thu Hòa
Trường Đại học Thủy lợi, email: thuhoa.ktcs@tlu.edu.vn
1. GIỚI THIỆU CHUNG
Trong nền kinh tế số, nhu cầu của người
tiêu dùng thường thể hiện bởi những ưa thích
trải nghiệm cá nhân hóa và liền mạch. Các nền
tảng trực tuyến đã tận dụng phân tích dữ liệu
và trí tuệ nhân tạo nhằm hiểu và dự đoán sở
thích của người tiêu dùng, điều chỉnh các dịch
vụ phù hợp với nhu cầu cá nhân. Điều này làm
cho cầu ngày càng mang tính cá nhân hóa cao
và khó có thể dự đoán trước được. Bài viết này
sẽ phân tích những thay đổi về cầu dưới tiếp
cận kinh tế truyền thống và trong điều kiện
kinh tế số, cụ thể là kinh tế nền tảng để hiểu rõ
những thay đổi kinh tế dưới góc độ hành vi
người tiêu dùng thông qua phân tích cầu.
2. TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
Cho đến nay, đã có khá nhiều nghiên cứu
nhằm tìm hiểu những thay đổi cầu của người
tiêu dùng trong thời đại kỷ nguyên số hiện
nay. Các phân tích này đã chỉ ra những thay
đổi cầu so với tiếp cận kinh tế truyền thống,
vốn đã “ăn sâu” vào tiềm thức nhiều người
làm kinh tế, kinh doanh.
Nghiên cứu của Smith (2018) đã chỉ ra rằng
người tiêu dùng ngày nay có khả năng tiếp
cận thông tin và giá cả sản phẩm, giảm thông
tin phi đối xứng trong việc tìm kiếm thông tin
về sản phẩm, dịch vụ và công ty. Nghiên cứu
đã tập hợp và so sánh dữ liệu giá và bán hàng
giữa các kênh bán lẻ trực tuyến và truyền
thống của các sản phẩm. Phân tích sự khác
biệt về giá và hành vi mua hàng của người
tiêu dùng giữa các kênh. Kết quả nghiên cứu
chỉ ra rằng trung bình giá trực tuyến thấp hơn
9% so với giá mua tại cửa hàng ứng với các
sản phẩm giống nhau. Người tiêu dùng khá
nhạy cảm với những khác biệt về giá trực
tuyến và ngoại tuyến. Internet đã giúp cho
người tiêu dùng có được thông tin về sản
phẩm và giả cả gần như hoàn hảo. Tuy nhiên,
nghiên cứu chỉ dừng lại trong ngành bán lẻ
quần áo, chưa có sự phổ rộng các ngành khác
và cũng chưa tính đến sự khác biệt về chất
lượng sản phẩm giữa các kênh.
Sự thay đổi của cầu cũng được Chen và các
cộng sự (2022) nghiên cứu thông qua chính
sách định giá động đối với người tiêu dùng.
Nghiên cứu đã phân tích, đánh giá các cách
thức định giá động ở nhiều ngành như lĩnh
vực du lịch, bán lẻ, giải trí với sự hỗ trợ của
công nghệ số. Điều này cho thấy các chiến
lược định giá phát triển từ giá cố định, thống
nhất sang giá linh hoạt, cá nhân hóa với sự hỗ
trợ của dữ liệu và thuật toán (Chen, 2022).
Nghiên cứu của Belleflamme và Peitz (2015)
đã áp dụng cả hiệu ứng mạng và lý thuyết trò
chơi để phân tích sự phát triển của các thị
trường kỹ thuật số. Nghiên cứu này đã chỉ ra
rằng sự cạnh tranh trong thị trường kỹ thuật số
không chỉ dựa trên giá cả mà còn dựa trên cấu
trúc mạng của người dùng. Hiệu ứng mạng
giúp củng cố vị thế của các công ty lớn, trong
khi các công ty nhỏ hơn cần sử dụng các chiến
lược giá cả và tiếp thị tinh vi để cạnh tranh.
3. NGHIÊN CỨU CẦU
Trước khi tìm hiểu cầu, chúng ta cần làm
rõ khái niệm hàng hóa trong điều kiện kinh tế
truyền thống và kinh tế số. Với tiếp cận kinh
tế tân cổ điển, khái niệm hàng hóa và dịch vụ
đề cập đến các khía cạnh như dạng (hình
thức), thời gian sử dụng, vị trí, giá trị và mức
độ phù hợp. Do đó, có thể thấy hàng hóa
trong thị trường truyền thống phần lớn là các
Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2024. ISBN: 978-604-82-8175-5
432
hàng hóa vật lý, giao dịch thường được thực
hiện dựa trên cơ sở các bên đồng ý và quan
sát trực tiếp hàng hóa.
Tuy nhiên, trong nền kinh tế hiện tại, khái
niệm về hàng hóa và dịch vụ đã được nhìn
nhận lại. Đôi khi hàng hóa và dịch vụ số liên
quan và thậm chí trùng nhau. Hàng hóa số
được định nghĩa “Hàng hóa và dịch vụ là một
vật thể ảo có chi phí cận biên bằng không,
được nối mạng và có giá trị đối với một số cá
nhân hoặc tổ chức” (Harald và các cộng sự,
2021, trang 112). Với định nghĩa này thì đặc
điểm của hàng hóa số thường có tính toán ảo,
có chi phí cận biên bằng không, và đặc biệt
phải được kết nối mạng. Ví dụ hàng hóa kỹ
thuật số phổ biến nhiều là các bản nhạc trên
Spotify, tác phẩm nghệ thuật trên Internet, dữ
liệu cá nhân người dùng, danh sách các căn hộ
trên Airbnb…. Dịch vụ kỹ thuật số cũng có chi
phí cận biên bằng không (MC = 0), được kết
nối mạng có giá trị cho các cá nhân hoặc tổ
chức ví dụ như đăng tin tức trên mạng xã hội,
ngân hàng điện tử, truy cập Internet, phần mềm
dưới dạng dịch vụ (SaaS), duyệt web, soạn và
gửi e-mail, truy cập mạng và truyền dữ liệu
qua định dạng mạng và mạng di động...
Khi đề cập đến hoạt động của nền kinh tế
số, thì một trong những đặc điểm quan trọng
quyết định đến quá trình lựa chọn và giao dịch
giữa các bên, đó là hiệu ứng mạng. Hiệu ứng
mạng là ảnh hưởng từ số lượng người dùng
hoặc dịch vụ lên giá trị của dịch vụ đó theo
nhận thức của từng người dùng (Arthur, 1990).
Tuy nhiên, các nghiên cứu gần đây đã mở rộng
khái niệm về hiệu ứng mạng. Harald và cộng
sự (2021) định nghĩa hiệu ứng mạng là sự gia
tăng giá trị của sản phẩm hoặc dịch vụ đối với
mỗi người dùng khi số lượng người dùng tăng
lên. Hiệu ứng mạng có thể được mô tả bằng
nhiều mô hình toán học khác nhau, từ mô hình
tuyến tính đơn giản như định luật Sarnoff đến
các mô hình phức tạp hơn như định luật
Metcalfe (giá trị tỷ lệ với bình phương số
lượng người dùng) hay định luật Reed (giá trị
tăng theo cấp số nhân). Sự đa dạng này trong
cách mô tả hiệu ứng mạng phản ánh tính phức
tạp của cầu trong nền kinh tế số, khi giá trị của
sản phẩm không chỉ phụ thuộc vào đặc tính
vốn có mà còn phụ thuộc vào quy mô và cấu
trúc của mạng người dùng. Do đó, có thể thấy,
hiệu ứng mạng sẽ ảnh hưởng đến cầu.
Để có cách nhìn trực quan nhằm tìm hiểu
hiệu ứng mạng tác động đến cầu như thế nào,
chúng ta sẽ phân tích ví dụ đơn giản dưới đây.
Giả sử mạng gồm chỉ có 2 người A và B, cả
hai đều quan tâm đến việc mua sản phẩm cụ
thể. Mức độ quan tâm của A và B được thể
hiện bằng mức sẵn lòng chi trả sản phẩm đó,
thể hiện là rA và rB. Giả sử, A ưa thích và quan
tâm hàng hóa đó hơn B, nên ta có rA > rB; và
mức giá để mua sản phẩm đó P. Khi đó việc
xác định hàm cầu được tiến hành dựa trên mỗi
mức phí và số lượng mua hàng của mỗi người
như theo tiếp cận truyền thống. Ký hiệu n là
số lượng người mua, khi đó ta sẽ dễ dàng xác
định cầu tương ứng với các trường hợp:
- Nếu P > rA thì n = 0 vì theo giả định rA >
rB nên cả hai sẽ cho rằng quá đắt với mức sẵn
lòng chi trả của mình
- Nếu rB < P rA thì n = 1 vì khi đó chỉ có
A mua hàng và quá đắt đối với B
- Nếu A rB thì n = 2, bởi khi đó cả hai sẽ
sẵn lòng chi trả.
Từ ví dụ đơn giản trên có thể thấy, việc
xác định cầu (trong trường hợp này là rời rạc)
chủ yếu dựa trên mức phí sẽ có lượng cầu
tương ứng, và sẽ tuân theo quy luật cầu, như
cách tiếp cận kinh tế truyền thống.
Tiếp đến là chúng ta xét trường hợp có hiệu
ứng mạng, cụ thể là lợi ích của người này
được gia tăng khi người khác cũng tham gia
hoặc mua hàng hóa đó. Giả sử trường hợp A
và B cùng tham gia dịch vụ phát trực tuyến
trên Spotify. Cả hai sẽ thu được thêm lợi ích
nếu họ có thể truy cập danh sách phát của
nhau. Khi đó, có thể nói cả hai bị ảnh hưởng
bởi hiệu ứng mạng như nhau, ký hiệu là β (β >
0). Sự khác biệt so với trường hợp trước (khi
không có hiệu ứng mạng) là việc mua sản
phẩm, lợi ích mạng bổ sung có điều kiện tùy
thuộc vào quyết định của người dùng khác.
Do đó, các quyết định của người dùng sẽ phụ
thuộc lẫn nhau. Mỗi người dùng sẽ phải trả lời
hai câu hỏi: có nên mua hay không nếu tin
Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2024. ISBN: 978-604-82-8175-5
433
người kia không mua? Và có mua hay không
nếu tin rằng người kia sẽ mua? Khi đó, bằng
công cụ lý thuyết trò chơi để tìm hiểu hành vi
và động cơ mỗi bên. Trong trường hợp này,
việc lựa chọn mua của A và B được thể hiện
bằng bốn khả năng thông qua ma trận thanh
toán 22 như dưới đây. Khi đó lời giải để xác
định hàm cầu giữa A và B thông qua xác định
cân bằng Nash của trò chơi, đó là lời giải tối
ưu cho cả hai người.
B
Mua Không mua
Mua rA+ β-P, rB+ β-P rA – P,0
A
Không
mua 0, rB - P 0,0
Từ phân tích trên cho thấy, chúng ta cần
phân biệt 2 trường hợp khi hiệu ứng mạng (β)
nhỏ hơn hay lớn hơn sự khác biệt về định giá
(rA - rB).
- Nếu β < rA – rB, đây là trường hợp người
dùng nhận được ít lợi ích bổ sung khi cả hai
cùng mua hàng hóa. Trong trường hợp này,
hàm cầu tương đối giống với hàm trong
trường hợp không có hiệu ứng mạng: n = 0
đối với P rA, n = 1 đối với rB + β P rA và
n = 2 đối với A rB + β. Tác động duy nhất
của hiệu ứng mạng, ở đây, là mở rộng tập hợp
các loại phí mà cả người dùng mua hàng hóa.
- Nếu β > rA – rB, đây là trường hợp khi
hiệu ứng mạng, khi đó “hàm” cầu có thể như
sau: n = 0 nếu P rB + β; n = 0 và n = 2 với
rA P rB + β; và n = 2 với P rA.
Do đó, chúng ta thấy rằng, trước hết không
còn bất kỳ khoản phí nào mà chỉ có một người
mua hàng hóa. Như phần trên đã phân tích,
nếu A là người mua duy nhất nếu rB + β P
rA. Do đó, điều này là không thể với điều kiện
β > rA – r
B. Vì vậy, cả hai người dùng đều
mua hoặc cả hai đều không mua. Thứ hai là
nếu phí rB+ β P r
A thì có hai điểm cân
bằng: n = 0 (không ai mua) hoặc n = 2 (cả hai
đều mua). Nói cách khác là cùng một khoản
phí nhưng có hai lượng cầu khác nhau. Điều
này được giải thích là khi giá hàng hóa quá
đắt, và một người tin rằng người kia cũng sẽ
không mua (n = 0), đây là trường hợp không
có hiệu ứng mạng, và trường hợp người mua
cho rằng giá hợp lý khiến cho người mua tin
rằng người khác cũng sẽ mua (n = 2) ứng với
trường hợp hiệu ứng mạng mạnh.
Phân tích trực quan trên cho thấy những
thay đổi cơ bản so với tiếp cận cầu của kinh
tế cổ điển, đó là ứng với mức phí nhất định
có thể có nhiều khối lượng khác nhau hay nói
cách khác lời giải không còn là duy nhất như
trong tiếp cận cổ điển, cụ thể trong trường
hợp phân tích ở trên khi có hiệu ứng mạng
mạnh thì ứng với một mức phí có 2 cầu khác
nhau. Do vậy, việc tìm hiểu cơ chế và loại
hiệu ứng mạng (mạnh hay yếu) cũng sẽ tác
động đến thiết lập cầu.
4. KẾT LUẬN
Nghiên cứu sự thay đổi cách tiếp cận phân
tích cầu trong điều kiện kinh tế số, cụ thể là
kinh tế nền tảng so với nền kinh tế truyền
thống đòi hỏi một cách tiếp cận toàn diện và
đa chiều. Từ phân tích trên đã chỉ ra rằng, việc
nghiên cứu cầu trong điều kiện nền kinh tế số,
hay kinh tế nền tảng đã thay đổi so với quy
luật cầu. Khi đó, yếu tố giá không còn là yếu
tố chính chi phối đến số lượng người mua, mà
hiệu ứng mạng và kỳ vọng của người tham gia
nền tảng đôi khi lại ảnh hưởng lớn đến việc
tham gia thị trường cũng như quyết định mua.
Sự phức tạp của cầu trong môi trường này
không chỉ thể hiện ở tính đa dạng của hàng
hóa số mà còn ở sự tương tác phức tạp giữa
các yếu tố như hiệu ứng mạng, tâm lý người
tiêu dùng và đặc điểm của nền tảng số.
5. TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Arthur, W. Brian. (1990). Positive
Feedbacks in the Economy. Scientific
American, 262(2), 92-99.
[2] Belleflamme, P., & Peitz, M. (2015).
Industrial Organization: Markets and
Strategies. Cambridge University Press.
[3] Chen, Y.J. & Rao, V.R. (2022). Dynamic
Pricing in the Digital Age: Theories,
Practices, and Impacts. Journal of Revenue
and Pricing Management, 21(1), 15-31.